오픈라우터, 퓨전 API 출시: 단 한 번의 호출로 여러 모델 결합해 반값에 최고 성능 구현

복잡한 조사나 코딩 작업을 할 때 한 AI 모델에 질문한 뒤 다른 모델에 다시 물어보고, 세 번째 모델의 답변까지 수작업으로 대조해 본 경험이 있을 것입니다.

6월 13일, AI 모델 통합 플랫폼 오픈라우터(OpenRouter)가 이러한 과정을 단 한 번의 호출로 끝내는 '퓨전(Fusion) API'를 정식 출시했습니다.

AI 모델들을 하나의 연구팀으로 묶다

이 기능은 2026년 3월 31일 실험적 기능으로 처음 공개된 후 이번에 정식 API로 통합되었습니다. 작동 방식은 직관적입니다. 가장 똑똑한 단 하나의 모델을 고르는 대신, 여러 모델을 동시에 호출해 결과물을 종합하는 구조입니다.

사용자가 퓨전에 프롬프트를 전송하면 시스템은 기본적으로 3~5개의 모델에 작업을 병렬로 분배합니다. 각 모델은 웹 검색과 문서 수집을 수행하며 개별 답변을 작성합니다.

이후 전담 '심사 모델(judge model)'이 제출된 답변들을 대조하고 상충되는 내용을 정리해 최종 답변을 생성합니다. 사용자는 '품질(Quality)'이나 '예산(Budget)' 프리셋을 선택할 수 있으며, 분석 모델과 심사 모델을 직접 지정할 수도 있습니다.

절반 비용으로 최상위 성능 추월

성능 결과도 눈에 띕니다. DRACO 벤치마크에서 앤트로픽의 최상위 모델인 Fable 5 단독 점수는 65.3%, GPT-5.5는 60.0%였습니다. 하지만 Fable 5와 GPT-5.5를 퓨전으로 결합하자 69.0%를 기록하며 개별 최고 기록을 크게 넘어섰습니다.

특히 경제성이 돋보이는 것은 보급형 모델 조합입니다. Gemini 3 Flash, Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro로 구성한 예산형 패널은 64.7%를 기록했습니다. 단독 실행된 GPT-5.5와 Claude Opus 4.8을 앞섰으며, Fable 5 단독 성능과도 불과 약 1%포인트 차이에 불과했습니다.

6월 12일 진행된 100건의 심층 추론 과제 테스트에서도 퓨전은 GPT-5.5와 Claude Opus 4.8을 능가했습니다. 과금은 호출된 모델들의 토큰 비용을 단순 합산하는 방식이지만, 저렴한 소형 모델들을 조합하면 Fable 5 단독 호출 대비 약 절반의 비용으로 비슷한 품질을 낼 수 있습니다.

왜 중요한가

개발자 입장에서 퓨전의 가장 큰 가치는 번거로운 다중 에이전트 인프라를 직접 구축할 필요가 없다는 점입니다. 병렬 호출, 검색 연동, 답변 취합 및 검증 프롬프트를 따로 짜지 않고 openrouter/fusion 호출 하나로 해결할 수 있습니다.

산업 측면에서도 60개 이상의 제공업체와 400개 이상의 모델을 지원하는 오픈라우터의 강점을 극대화한 전략입니다. 고가의 단일 프론티어 모델에 종속되지 않고 저렴한 여러 모델을 엮어 최고 수준의 결과물을 내면서, 빅테크의 독점적 지배력을 희석시키는 효과를 낳습니다.

다만 응답 지연 시간(레이턴시)은 명확한 한계입니다. 여러 모델이 검색하고 답변을 생성한 뒤 심사 모델이 이를 다시 읽고 종합해야 하므로, 실시간성이 중요한 대화형 서비스에는 적합하지 않습니다. 빠른 속도보다는 정확도가 핵심인 심층 리서치나 백그라운드 분석 파이프라인에서 가장 유용하게 쓰일 것으로 보입니다.